Wird es eine Optimierung durch die Methode der armen Händlerherde geben? ))
Diese Artikel über metaheuristische Optimierungstechniken sind großartig! Sie leisten großartige Arbeit, Andrey, und es ist erstaunlich, wie viel Erfahrung Sie mit uns teilen können, vielen Dank!
@METAQUOTES bitte erwäge, diese metaheuristischen Optimierungsziele in den Optimierer zu implementieren! Das wäre großartig für die Software.
Etwas Einfaches, das der Benutzer in OnTester() einstellen kann:
OptimizerSetEngine("ACO"); // Ameisenkolonie-Optimierung OptimizerSetEngine("COA"); // Cuckoo-Optimierungsalgorithmus OptimizerSetEngine("ABC")); // Künstliches Bienenvolk OptimizerSetEngine("GWO"); // Grauer-Wolf-Optimierer OptimizerSetEngine("PSO"); // Partikelschwarmoptimierung
Vielen Dank aus Brasilien

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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO) :
Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.
Abb. 3. Diagramm der Omega-Bewegung im Verhältnis zu Alpha, Beta und Delta
Der Pseudocode des GWO-Algorithmus lautet wie folgt:
Autor: Andrey Dik